Découverte des données GDPR

Introduction

Dans le monde actuel axé sur les données, les organisations traitent d’énormes quantités d’informations personnelles. Le GDPR dans l’UE oblige les entreprises à être proactives en matière de conformité des données. Une partie clé de l’application des règles GDPR consiste à identifier les données sensibles dans les systèmes d’une entreprise, ce que l’on appelle la découverte des données. Dans cet article, nous explorerons les bases de la découverte des données GDPR, discuterons des types de données sensibles spécifiques au GDPR et présenterons des outils open-source qui peuvent aider dans ce processus.

Qu’est-ce que la découverte des données GDPR ?

La découverte des données GDPR est le processus d’identification, de classification et de cartographie des données personnelles dans l’infrastructure informatique d’une organisation. Cela implique de localiser les informations sensibles stockées dans des bases de données, des systèmes de fichiers, des stockages en cloud et d’autres dépôts de données. La découverte des données vise à comprendre l’emplacement des données personnelles et à identifier qui peut y accéder.

La découverte des données efficace est essentielle pour la conformité au GDPR car elle permet aux organisations de :

Identifier et cataloguer les données personnelles
Évaluer les risques et vulnérabilités potentiels
Mettre en place des mesures de sécurité appropriées
Répondre aux demandes d’accès de la part des personnes concernées (DSAR)
Démontrer la conformité aux autorités de régulation

Données sensibles spécifiques au GDPR

Le GDPR définit les données personnelles comme toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Cependant, certaines catégories de données personnelles sont particulièrement sensibles et nécessitent une protection supplémentaire. Ces catégories spéciales de données sensibles incluent :

L’origine raciale ou ethnique
Les opinions politiques
Les croyances religieuses ou philosophiques
L’adhésion à un syndicat
Les données génétiques
Les données biométriques (pour identifier une personne de façon unique)
Les données de santé
Les données concernant la vie sexuelle ou l’orientation sexuelle d’une personne

Les organisations doivent prendre des précautions supplémentaires lors du traitement de ces types de données sensibles, comme obtenir un consentement explicite des individus et mettre en place des contrôles d’accès stricts.

Où trouver les données sensibles ?

Vous pouvez trouver des données sensibles dans divers systèmes au sein d’une organisation, ce qui rend leur localisation et leur gestion difficiles. Les endroits courants où les données sensibles peuvent résider incluent :

Bases de données structurées (par exemple, MySQL, PostgreSQL)
Sources de données non structurées (par exemple, e-mails, documents)
Plateformes de stockage en cloud (par exemple, AWS S3, Google Cloud Storage)
Fichiers de sauvegarde et archives
Journaux d’application et pistes d’audit

Pour découvrir efficacement les données sensibles, les organisations doivent effectuer un inventaire approfondi de leurs actifs de données et cartographier les flux d’informations personnelles à travers leurs systèmes.

Outils open-source pour la découverte des données GDPR

Plusieurs outils open-source peuvent aider les organisations dans leurs efforts de découverte des données GDPR. Ces outils offrent des capacités telles que la classification des données, la correspondance de modèles et l’extraction de métadonnées. Les outils open-source populaires pour la découverte des données incluent :

Apache Ranger : Apache Ranger est un cadre pour activer, surveiller et gérer la sécurité des données sur la plate-forme Hadoop. Il fournit une plate-forme centralisée pour définir et appliquer des politiques de contrôle d’accès granulaires.
ElasticSearch : ElasticSearch est un moteur de recherche et d’analyse distribué pour l’analyse des journaux, la recherche en texte intégral et la découverte des données. Son puissant langage de requête permet aux organisations de rechercher et d’analyser de grands volumes de données rapidement.
Talend Open Studio for Data Quality : Talend Open Studio (retired le 31 janvier 2024) for Data Quality est un outil open-source de profilage et de nettoyage des données. Il offre des fonctionnalités de découverte des données, de correspondance des données et de standardisation des données, aidant les organisations à garantir la qualité et la cohérence de leurs données.

Lors de l’utilisation de ces outils, il est important de les configurer en fonction des besoins spécifiques de votre organisation et de son environnement de données. Par exemple, vous pouvez définir des modèles personnalisés ou des expressions régulières pour identifier les données sensibles uniques à votre secteur d’activité, ou créer des règles de qualité des données spécifiques pour valider et standardiser vos données.

Exemple : découverte de données sensibles dans un cluster Hadoop

Considérons un scénario où une organisation souhaite utiliser Apache Ranger pour découvrir et protéger les données sensibles stockées dans un cluster Hadoop. Pour commencer, ils doivent configurer Apache Ranger et l’intégrer à leur environnement Hadoop.

Une fois Apache Ranger installé et configuré, l’organisation peut définir des politiques pour classifier et étiqueter les données sensibles. Par exemple, ils peuvent créer une politique qui étiquette les colonnes contenant des numéros de carte de crédit comme “PCI Sensible”. Voici un exemple de définition de politique dans Apache Ranger :

jsonCopier le code{
  "policyName": "Politique des cartes de crédit",
  "resources": {
    "database": {
      "values": ["finance"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    },
    "table": {
      "values": ["transactions"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    },
    "column": {
      "values": ["numero_carte_credit"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    }
  },
  "policyLabels": ["PCI Sensible"],
  "description": "Politique pour classifier les numéros de carte de crédit comme sensibles"
}

Dans cette politique, Apache Ranger est configuré pour étiqueter la colonne “numero_carte_credit” dans la table “transactions” de la base de données “finance” comme “PCI Sensible.” Cette classification aide à identifier les données sensibles et permet à l’organisation d’appliquer des contrôles d’accès et des mesures de sécurité appropriés.

Une fois la politique en place, Apache Ranger surveillera en continu l’accès aux ressources spécifiées et appliquera les politiques définies. Il peut générer des rapports et des pistes d’audit, fournissant une visibilité sur qui accède aux données sensibles et aidant à démontrer la conformité aux exigences GDPR.

Résumé et conclusion

La découverte des données GDPR est un processus critique pour les organisations qui cherchent à atteindre la conformité des données. En identifiant et en localisant les données sensibles dans leurs systèmes, les entreprises peuvent prendre les mesures nécessaires pour protéger les informations personnelles et répondre aux exigences GDPR.

Nous avons discuté de l’importance de la découverte des données, des types de données sensibles spécifiques au GDPR et des endroits où ces données peuvent généralement être trouvées. Nous avons inclus des outils gratuits pour aider à la découverte des données. Ces outils sont Apache Ranger, ElasticSearch et Talend Open Studio for Data Quality.

Rappelez-vous, la découverte des données est un processus continu qui nécessite des examens et des mises à jour réguliers à mesure que l’environnement de données de l’organisation évolue. Les organisations peuvent améliorer leur gouvernance des données en utilisant de bonnes pratiques de découverte des données et les bons outils. Cela peut aider à réduire les risques et à renforcer la confiance des clients. De bonnes pratiques de découverte des données et les bons outils sont essentiels pour atteindre ces avantages.

DataSunrise : des outils conviviaux et flexibles pour la découverte des données et la conformité

Les outils de sécurité open-source peuvent manquer de mises à jour régulières, de support complet et de documentation étendue par rapport aux solutions commerciales. Ils nécessitent souvent plus d’expertise technique pour être configurés et maintenus efficacement, ce qui peut être difficile pour les organisations ayant des ressources ou des compétences techniques limitées.

DataSunrise propose une suite complète d’outils pour la sécurité des bases de données, la découverte des données (y compris l’OCR) et la conformité. Avec son interface conviviale et ses options de configuration flexibles, DataSunrise permet aux organisations de découvrir, protéger et gérer efficacement leurs données sensibles.

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